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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
白明月 薛河儒 姜新华 周艳青
针对羊体图像背景复杂、分割难以及不同光照条件干扰羊体图像的问题,采用一种基于YCbCr空间改进C-V主动轮廓模型的分割方法,对具有复杂背景的羊体图像分割进行研究。结果表明:1)根据羊体图像的颜色特点,对羊体图像进行从RGB空间到YCbCr空间的转换能克服拍摄环境中光照对羊体的影响;2)利用手动勾画羊体的粗略轮廓构造预处理水平集,对其内部、外部以及边界进行划分后可以演化羊体图像的轮廓。试验证明改进C-V模型能对复杂背景下的羊体图像进行准确分割,分割结果能够应用到后续羊体测量点的识别中。
关键词：
羊 图像分割 YCbCr空间 C-V模型
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
白雪冰 许景涛 郭景秋 陈凯
木材表面缺陷会严重影响木材的质量、性能和使用价值，对木材表面缺陷分割检测有利于提高木材的利用率，节约现有木材资源，缓解森林资源短缺的压力。针对传统的Ｃ－Ｖ（Ｃｈａｎ－Ｖｅｓｅ）模型算法不能分割灰度不均匀图像的缺点，本文采用Ｃ－Ｖ模型与形态学结合的方法与传统的Ｃ－Ｖ模型算法进行对比试验。与此同时，根据Ｃ－Ｖ模型和Ｃ－Ｖ模型结合形态学方法的不足之处，在Ｃ－Ｖ模型基础上，引入局部拟合函数和高斯核函数，提出了一种基于Ｃ－Ｖ模型的改进算法，能够有效地克服Ｃ－Ｖ模型的不足。通过对木材表面缺陷图像分别采用传统Ｃ－Ｖ模型算法、Ｃ－Ｖ模型与形态学结合的方法和改进的Ｃ－Ｖ模型算法进行多组针对单一目标的木材表面缺陷．．．
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
李凯 张建华 韩书庆 孔繁涛 吴建寨
为解决自然条件下棉花叶片因其轮廓几何边缘长势不均匀所导致的叶片目标提取不精准问题,提出一种基于改进C-V模型的棉花病害叶部目标提取方法。在传统C-V模型的基础上,将长度惩罚项和符号距离函数的约束能量项引入能量模型中,以达到对演化曲线长度变化的约束目的,从而完成对整幅图像目标特征的提取。本研究算法先对待分割的图像设置初始曲线,并利用高斯滤波算子对待分割图像进行平滑滤波处理,然后根据图像全局灰度信息和局部二值匹配信息建立能量方程,根据其离散化形式,对水平集函数进行演化,并从中提取演化曲线,最后根据水平集函数演化过程所满足的终止条件,输出图像分割结果。按照不同天气条件和不同背景采集了1 200幅棉花叶片样本图像,对本研究算法进行测试。试验结果表明:本研究算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标(棉花叶片)轮廓提取准确率分别达到82.23%、82.73%和84.60%。分割结果表明,本研究算法能够对3种天气条件(晴天、阴天、雨天)与4种复杂背景(白地膜、黑地膜、秸秆、土壤)特征混合的棉花叶片图像目标特征轮廓实现准确提取。
[期刊] 林业科学
[作者]
王阿川 于琳瑛 曹军
分析木材单板节子缺陷图像的特点,提出一种基于AOS的扩展C-V模型及背景填充耦合的单板节子缺陷识别算法。首先,对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集图像分割算法进行改进,使分割速度得到提高;其次,用AOS算法改进原模型的差分格式,使得差分格式无条件稳定;最后,结合背景填充技术,使得到的新图像缩减了目标与背景间的特征差别。通过对比试验,表明该分割方法能够快速识别单板单个节子缺陷,充分说明该耦合方法比Chan-Vese方法及其改进方法有更好的分割效果。通过用多水平集作为初始轮廓演化曲线,结果表明该方法也可快速实现对单板多节子缺陷图像的识别,实现对单板节子图像的多目标分割...
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
张小虎 陈佳悦 黄芬 高翔 刘铭 姚霞 朱艳
[目的]为克服光照不均引起的低对比度、反光、阴影、光斑及遮挡等对大田复杂背景下小麦冠层图像分割的干扰。[方法]本文设计了一种结合脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural network,PCNN)与同态滤波的自适应图像增强和基于L*a*b*颜色空间α角度模型的K均值聚类分割算法。首先,将小麦冠层图像转换到HSI颜色空间,采用自适应算法对HSI空间的I分量进行增强处理,适当调节饱和度S分量,补偿光照强度分布不均,去除阴影及拉大对比度;其次,将增强处理后的图像映射到L*a*b*颜色空间,提取
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
谢志勇 张铁中
针对目前草莓采摘机器人草莓图像分割运算量大、耗时多等问题,根据CIE-XYZ颜色模型及其色度图,提出了一种在RGB彩模型中进行草莓图像色调分割的方法。该方法无需彩色模型转换,时间复杂性能较Lab彩色模型下a通道阈值分割算法与BP神经网络分割算法优越。对该算法进一步改进后,只需加减运算,无需乘除运算。试验结果表明:该算法能很好地实现成熟草莓果实与图像背景的分离,并较好的保存草莓轮廓信息,分割效率>85%;进一步对分割后的图像进行形态学处理,如膨胀、腐蚀等,有效消除了孔洞现象。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
赖军臣 汤秀娟 谢瑞芝 白中英 李少昆
【目的】图像分割是作物病害自动识别系统实现的难点之一,前人研究大多采用基于阈值或聚类的分割算法,方法简单、易于实现,但分割精度较低。本文引入高斯模型的Markov随机场分割模型(G-MRF),对玉米叶部病斑图像进行分割试验,以期提高分割精度。【方法】在VC6.0下实现了G-MRF分割模型,G-MRF既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的算法。采用该算法对大斑病、小斑病、灰斑病和弯孢菌叶斑病等4种主要玉米叶部病害的图像进行了分割测试,并与基于阈值和基于Gauss模型的分割算法进行比较。【结果】基于G-MRF分割模型...
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
许高建 沈杰 徐浩宇
针对智能识别小麦赤霉病方法中分割患病麦穗图像效果不佳的问题,运用中值滤波方法对患赤霉病麦穗图像进行降噪预处理,采用基于阈值的最大类间方差算法(OTSU)、基于聚类的k-means算法在RGB、HSV和Lab颜色空间中对小麦扬花期到黄熟期感染赤霉病的麦穗图像进行分割,提取出麦穗的病害部分。采用试验田环境下扬花期到黄熟期200张患赤霉病的麦穗图像进行分割试验,结果表明:将图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间并对a分量采用最大类间方差算法(OTSU)进行分割的效果最佳,误分率仅有1.11%。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
温佳 杨杰伟 杨亚楠
提出了一种改进的变分水平集分割算法。引入演化曲线内外灰度图像的中值代替传统CV(Chan_Vese)模型中的均值作为曲线拟合中心。在轮廓初始化后,采用最大类间方差(OTSU)方法改进曲线拟合中心,将最大类间方差与拟合中心结合,提高分割的准确率和适应性。加入双阱势的距离正则项以避免水平集重新初始化,提高效率,从而得到一个自适应阈值与区域信息相结合的水平集演化模型。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
马学磊 薛河儒 周艳青 姜新华 刘娜
针对传统羊体尺测量中测量耗时、应激大的问题,采用主成分分析、随机采样一致性算法和改进的区域生长法,基于三维点云对羊体尺参数测量进行研究。结果表明:1)使用主成分分析和随机采样一致性算法能计算羊体点云的法向量和曲率;2)改进的区域生长法能准确地分割出羊体区域,并且避免了外点的干扰;3)在羊体点云数据上选取体尺测点,计算羊体长、体高、臀高、胸深体尺参数,并与实测值比较,4种体尺参数的最大相对误差为2.36%,测量精度较高。试验证明改进的区域生长法能准确地对羊体点云进行分割,依据选取的体尺测点,能够实现羊体尺参数的无接触测量。
关键词：
羊 点云 法向量估计 区域生长 体尺测量
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟德霞 任文涛 刘金波 魏东宇
针对水稻插秧机视觉导航的水稻稻田图像分割问题,根据插秧过程中水田的特点和插秧的农业技术要求,探索采用基于模糊C均值聚类的方法,分割水稻秧苗像素和背景像素。首先用数码相机获取水稻插秧机插秧作业后的水稻稻田图像,人工读取秧苗、水、秸秆残茬、泡沫和泥的R、G、B像素值,绘制RGB、HSI、I1I2I3颜色空间的各颜色分量灰度直方图,分析差异,选取正交彩色空间I3颜色分量灰度值作为样本数据。分析不同的模糊加权指数m值对聚类分割误差率和计算时间的影响,选择m=2分割图像。采用基于模糊C均值聚类方法计算稻田图像中秧苗像素和背景像素的聚类中心,分割水稻秧苗像素和背景像素。结果表明:该方法可以分割水稻秧苗图像...
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
关海鸥 许少华 谭峰
针对植物病害图像的病斑区域边缘像素存在模糊性和不确定性,利用T-S模型的模糊规则后件是输入语言变量的函数特性,提出线性清晰化的自适应五层模糊神经网络模型作为植物病害图像模式分类的决策系统,并利用量子遗传算法对模型系统的可调整参数的初始值进行全局优化。试验结果表明:该模型对马铃薯早疫病的彩色图像的有效病班区域分割精确达到100%,学习算法速度快、收敛稳定、鲁棒性较好,避免了传统梯度下降学习算法的局部最小值,并且简单易于实现。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
毕于慧 唐守正 王雪峰
叶片的形态测量在苗木生长自动监测中具有重要意义,在形态测量前首先要将完整的叶片从背景中提取出来。针对彩色苗木叶片图像的特点研究了利用几何活动轮廓模型进行完整叶片的自动分割的方法。首先利用图像的全局信息和C-V模型进行初始分割,当曲线到达目标边界附近时,利用改进的基于图像局部信息的能量模型进行边界的精确定位。该方法将C-V模型不受初始位置影响的优点和改进模型克服弱边界泄漏的优点结合起来,实现了叶片的自动分割,取得了令人满意的实验结果。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
白雪冰 许景涛 郭景秋 陈凯
为了更好地对板材表面的节子和虫眼进行快速有效的分割，对局部二值拟合（ｌｏｃａｌ ｂｉｎａｒｙ ｆｉｔｔｉｎｇ，ｌｂｆ）模型进行了深入研究，从而提出一个改进的ｌｂｆ模型，即在ｌｂｆ模型的基础上，添加一个新的水平集线性正则化项，与此同时引入一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量。改进算法能够克服ｌｂｆ模型的分割缺点，使得分割过程对初始轮廓的大小和位置不敏感，同时增强算法的抗噪性，能够分割出灰度不均匀的图像。经实验验证，该算法可以比较完整地提取出单一目标和多目标的板材节子和虫眼的图像，以及对应得出与缺陷图像相对应的水平集演化图像。
[期刊] 技术经济
[作者]
唐丽春 许秀娟
首先全面分析了基础设施投资的影响因素。然后将改进的GA-PSO算法应用于V-SVR模型的参数寻优过程中,并结合有效的输入样本进行模型训练,构建了基于改进的GA-PSO算法的基础设施投资预测V-SVR模型。最后利用1985—2011年广州市基础设施投资的面板数据,对该模型的预测效果进行验证。结果表明:该预测模型的参数寻优效率和预测精度均得到较大程度的提高。
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